Oracle 数据压缩(Compression) 技术 说明

Oracle 数据压缩(Compression) 技术 说明
Oracle 数据压缩(Compression) 技术 说明

一.官网说明

1.1 Oracle 11g Advanced Compression

https://www.360docs.net/doc/f318718737.html,/demo_c284_i515.html

Oracle 11g EE版本中只有:Basic T able Compression ,而AdvanceCompression Feature需要单独购买。

11g Advanced Compression 有如下特性:

1. Compression for T able Data

--支持了DML 语句的compress,下面会重点关注。

2. Compression for File Data

3. Compression for Backup Data

--包括RMAN和expdp/impdp.对数据泵,compress 是inline的,在impdp时不需要进行解压缩,直接导入即可。

4. Compression for Network Traffic

--在DG中使用,Redo在传输中被压缩和解压缩。

关于11g Advanced Compression,参考Oracle 的compression 白皮书:

https://www.360docs.net/doc/f318718737.html,/technetwork/database/storage/advanced-compression-whitepaper-130502.pdf

这里我们只看Compressionfor T able Data。

The OracleDatabase 11g Advanced Compression Option introduces a comprehensive set ofcompression capabilities to help customers maximize resource utilizationand reduce costs. It allows IT administrators to significantly reduce theiroverall database storage footprint by enabling compression for all types ofdata – be it relational (table), unstructured (file), or backup data. Althoughstorage cost savings are often seen as the most tangible benefit ofcompression, innovative technologies included in the Advanced CompressionOption are designed to reduce resource requirements and technology costs forall components of your IT infrastructure, including memory and networkbandwidth.

1.1 Compression for Table Data

Oracle has beena pioneer in database compression technology. Oracle Database 9i introducedBasic Table Compression several years ago that compressed data that was loadedusing bulk load operations. Oracle Database 11g Release 1 introduced a newfeature called OLTP T able Compression that allows data to be compressed duringall types of data manipulation operations, including conventional DML such

asINSERT and UPDATE. In addition, OLTP Table Compression reduces the associatedcompression overhead of write operations making it suitable for transactionalor OLTP environments as well. OLTP Table Compression, therefore, extends thebenefits of compression to all application workloads.

--Oracle 是数据压缩技术的先驱,在Oracle 9i中就引入了Basic Table Compression。9i中是使用bulk 进行装载时进行压缩。到Oracle 11g,Table Compress特性进一步增强。

It should benoted that Basic Table Compression is a base feature of Oracle Database 11gEnterprise Edition (EE). OLTP Table Compression is apart of the Oracle Advanced Compression option, which requires a license inaddition to the Enterprise Edition.

注意:

Oracle 11g EE版本中只有:Basic T able Compression ,而AdvanceCompression Feature需要单独购买。

1.2 OLTP Table Compression

Oracle’s OLTPT able Compre ssion uses a unique compression algorithm specifically designed towork with OLTP applications. The algorithm works by eliminating duplicatevalues within a database block, even across multiple columns. Compressed blockscontain a structure called a symbol table that maintains compression metadata.When a block is compressed, duplicate values are eliminated by first adding asingle copy of the duplicate value to the symbol table. Each duplicate value isthen replaced by a short reference to the appropriate entry in the symboltable.

--Oracle 表压缩使用一个唯一的压缩算法。该算法用来消除一个database block中的重复值,该重复值甚至可以跨多个列。被压缩的blocks包含一个叫作symbol table的structure,该structure 用来维护压缩的元素。当一个block 被压缩时,字段值第一次该被copy到symbol table中,然后

每次的重复值都是被一个short reference 代替,该reference 指向symbol table 中对应的entry。

Through thisinnovative design, compressed data is self-contained within the database blockas the metadata used to translate compressed data into its original state isstored in the block. When compared with competing compression algorithms thatmaintain a global database symbol table, Oracle’s unique approach offerssignificant performance benefits by not introducing additional I/O whenaccessing compressed data.

通过这张图,可以清楚的看到compressed的block 比not compressed 的block 多了一个symbol Table。正式因为该structure的使用,才使数据占用的空间降低很多。

1.3 Benefits of OLTP Table Compression

The compressionratio achieved in a given environment depends on the nature of the data beingcompressed; specifically the cardinality of the data. In general, customers canexpect to reduce their storage space consumption by a factor of 2x to 4x byusing the OLTP Table Compression feature. That is, the amount of space consumedby uncompressed data will be two to four times larger than that of thecompressed data.

--压缩率由被压缩的数据性质决定,特别是重复值的数量。重复值越多,压缩率越高。一般来说,通过压缩,可以降低2x 到4x的空间的消耗。但是在uncompress时,还是需要增加原来的空间。

The benefits ofOLTP Table Compression go beyond just on-disk storage savings. One significantadvantage is Oracle’s ability to read compressed blocks directly without havingto first uncompress the block. Therefore, there is no measurable performance degradationfor accessing compressed data. In fact, in many cases performance may improvedue to the reduction in I/O

since Oracle will have to access fewerblocks. Further, the buffer cache will become more efficient by storing moredata without having to add memory.

--OLTP Table Compression 的好处不仅仅是存储空间的节省,另一个重要的影响Oracle 直接读压缩数据块的能力,因为不需要读uncompress 的block,在重复值越多的情况下,读compress 会降低I/O,从而提高性能,并且buffer cache因为存储更多的数据而更高效。

1.4 Minimal Performance Overhead

As stated above,OLTP Table Compression has no adverse impact on read operations. There isadditional work performed while writing data, making it impossible to eliminateperformance overhead for write operations. However, Oracle has put in asignificant amount of work to minimize this overhead for OLTP TableCompression. Oracle compresses blocks in batch mode rather than compressingdata every time a write operation takes place. A newly initialized blockremains uncompressed until data in the block reaches an internally controlledthreshold. When a transaction causes the data in the block to reach thisthreshold, all contents of the block are compressed. Subsequently, as more

datais added to the block and the threshold is again reached, the entire block isrecompressed to achieve the highest level of compression.

--正如上面锁描述,T able Compression 对read 没有不利的影响。但对write 操作时需要做一些附加的操作,正因如此,对compress block 不适合进行写操作。

Oracle 批处理的compress要优于每次写操作时进行压缩。当一个block 初始化时会保持uncompress状态,直到数据接近block 控制阀值,当某个事务导致数据达到这个threshold,block 里的所有数据都会被compressed。随后,又更多的数据被添加进来,再次接近阀值,在次被压缩,直到整个block 达到最高的compression。

This processrepeats until Oracle determines that the block can no longer benefit fromfurther compression. Only transactions that trigger the compression of theblock will experience the slight compression overhead. Therefore, a majority ofOLTP transactions on compressed blocks will have the exact same performance asthey would with uncompressed blocks.

上图显示了block 不断被压缩的过程。

1.5 Migration and Best Practices

For new tablesand partitions, enabling OLTP T able Compression is as easy as simply CREATEingthe table or partition and specifying “COMPRESS FOR OLTP”. See the examplebelow:

CREATE TABLE emp(emp_id NUMBER, first_name VARCHAR2(128), last_name VARCHAR2(128)) COMPRESS FOROLTP;

--对于新表或者分区,可以在创建时指定参数:COMPRESS FOR OLTP.

For existingtables and partitions, there are three recommended approaches to enabling OLTPTable Compression:

--对于已经存在的表或者分区,可以使用如下三种方法来实现Table Compress:

1.5.1. ALTER TABLE … COMPRESS FOR OLTP

TableCompression for all future DML -- however, the existing data in the table willremain uncompressed.

--启动compress后,之后的所有DML操作都会进行compress,但是对于已经存在的数据,会继续保持uncompressed。

1.5.

2. Online Redefinition (DBMS_REDEFINITION)

P T ableCompression for future DML and also compress existing data. UsingDBMS_REDEFINITION keeps the table online for both read/write activity duringthe migration. Run DBMS_REDEFINITION in parallel for best performance.

--在线重定义支持以后的DML的压缩,同时也会compress 已经存在的数据。

y maintained during the sync (refresh) operation so there is nointerrupt in the use of the indexes during, or after, the online redefinition.The only exception is when online redefinition is used for redefining apartition -- the global index is invalidated and needs to be rebuilt after theonline redefinition.

--在线重定义操作期间会clone索引到临时表。这个和索引的online rebuild 类似。但是online redefinition 会导致分区表的全局索引失效,需要在操作完成后进行重建。

参考我的blog:

Oracle alterindex rebuild 与ORA-08104 说明

https://www.360docs.net/doc/f318718737.html,/tianlesoftware/article/details/6538928

1.5.3. ALTER TABLE … MOVE COMPRESS FOR OLTP

ure DML and also compress existing data. While the table isbeing moved it is online for read activity but has an exclusive (X) lock – soall DML will be blocked until the move command completes. Run ALTER TABLE MOVEin parallel for best performance.

--该方法支持表以后的DML的压缩,同时也会已经存在的数据进行压缩,但是在move 期间会对表加上exclusive(X)锁,其他的DML操作会被block。使用并行来执行ALTER TABLEMOVE 会增加操作的效率。

-partitioned table, or of a partition of apartitioned table, into a new segment, and optionally into a differenttablespace. ALTER TABLE MOVE COMPRESS compresses the data by creating newextents for the compressed data in the tablespace being moved to -- it isimportant to note that the positioning of the new segment can be anywherewithin the datafile, not necessarily at the tail of the file or head of thefile. When the original segment is released, depending on the location of theextents, it may or may not be possible to shrink the datafile.

ndexes on the partition or table; those indexes will need to be rebuilt afterthe ALTER TABLE MOVE. Alternatively, the use of ALTER TABLE MOVE with theUPDATE INDEXES clause will maintain indexes (it places an exclusive (X) lock soall DML

will be blocked until the move command completes).

--MOVE 操作会导致分区或者表上的所有失效,需要操作结束后rebuild 索引,或者在执行MOVE操作时加上UPDATE INDEXES,来维护索引。

Below are some best practices andconsiderations for the capabilities that are included as part of the AdvancedCompression Option: test environment foreach Advanced Compression capability is where you can most closely duplicatethe production

environment– this will provide the most realistic (pre- andpost- compression) performance comparisons.

Compression enabled gives the best results where the most duplicate data isstored (low cardinality). This is especially true for backups -- greatercompression will result in less data backed up and hence shorter recovery time.Sorting data (on the columns with the most duplicates) prior to bulk loads mayincrease the compression ratio.

ycles, as compression will have additional, although minoroverhead for some DML operations.

pression based on analysis of a sample of data. It provides a good estimateof the actual results that may be obtained after implementing Oracle AdvancedCompression’s OLTP Table compression feature. Oracle Advanced CompressionAdvisor, which supports Oracle Database 9i Release 2 through 11g Release 1, isavailable for free on the Oracle Technology Network website. The AdvancedCompression Advisor is built in to Oracle Database 11g Release 2.

--OLTP T ableCompression 不支持超过255个字段的表,或者表里有LONG 类型的字段。

tion, they can use SecureFiles Compression and Deduplication to potentiallyreduce the amount of storage required for LOBs.

二.Compression 压缩说明

2.1 说明

一般来说,数据压缩对OLAP 系统更有效,因为其数据很大。但对现在的很多OLTP系统来说,数据也非常巨大,比如如下的几个用户:

OWNER SUM(BYTES/1024/1024)||'M'

------------------------------ -----------------------------------------

ECHN_HAND 781433.8125M

ECHNWEB 627652.75M

STAT_PRM 559465.875M

PRM 517039.4375M

加起来也有2T多的数据,如果不使用压缩或者转对数据进行转历史,那么会对磁盘空间带来不小的压力。而且数据压缩不仅仅是对磁盘空间的减少,从某些环境下,对性能也会有提高。

Oracle 是数据压缩技术的先驱,在Oracle 9i中就引入了Basic Table Compression。

Oracle 表压缩使用唯一压缩算法。该算法用来消除一个database block中的重复值,该重复值甚至可以跨多个列。被压缩的blocks 会包含一个叫作symboltable的structure,该structure 用来维护压缩的元素。当一个block 被压缩时,字段值第一次该被copy到symbol table中,然后每次的重复值都是被一个short reference 代替,该reference 指向symbol table 中对应的entry。

压缩率由被压缩的数据性质决定,特别是重复值的数量。重复值越多,压缩率越高。一般来说,通过压缩,可以降低2x 到4x的空间的消耗。但是在uncompress时,还是需要增加原来的空间。

OLTP T ableCompression 的好处不仅仅是存储空间的节省,另一个重要的影响Oracle 直接读压缩数据块的能力,因为不需要读uncompress的block,在重复值越多的情况下,读compress 会降低I/O,从而提高性能,这种查询性能的提升体现在物理I/O和逻辑I/O上,而减少数据块扫描的同时,又降低了对CPU 资源的消耗,并且由于更少的数据块被加载到内存,所以对内存资源的消耗也会降低,从而使buffer cache可以存储更多的数据。

TableCompression 对read 没有不利的影响。但对write操作时需要做一些附加的操作,正因如此,对compress block 不适合进行写操作。

Oracle 批处理的compress要优于每次写操作时进行压缩。当一个block 初始化时会保持uncompress状态,直到数据接近block 控制阀值(PCTFREE),当某个事务导致数据达到这个threshold,block 里的所有数据都会被compressed。随后,又更多的数据被添加进来,再次接近阀值,在次被压缩,直到整个block 达到最高的compression。

数据压缩技术综述

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/f318718737.html, 数据压缩技术综述 作者:汪见晗 来源:《科学与财富》2016年第04期 摘要:在现今的电子信息技术领域,正发生着一场有长远影响的数字化革命。由于数字 化的多媒体信息尤其是数字视频、音频信号的数据量特别庞大,如果不对其进行有效的压缩就难以得到实际的应用。因此,数据压缩技术已成为当今数字通信、广播、存储和多媒体娱乐中的一项关键的共性技术。本文从专利文献的视角对数据压缩技术的发展进行了全面的统计分析,总结了与数据压缩相关的专利申请趋势、主要申请人分布,介绍了数据压缩技术的重点技术分支及其发展历程,并分析了全球数据压缩技术演进特点,并绘制了国内重点申请人的技术发展路线图。 关键词:数据压缩;发展路线 1 数据压缩介绍 1.1 数据压缩的分类 目前,通用的主流压缩方法分为无损压缩和有损压缩。无损压缩利用数据的统计冗余进行压缩。数据统计冗余度的理论限制为2:1到5:1,所以无损压缩的压缩比一般比较低。这类方法广泛应用于文本数据、程序和特殊应用场合的图像数据等需要精确存储数据的压缩,通常的无损压缩编码方法有香农-范诺编码,霍夫曼(Huffman)编码,算术编码,字典压缩编码等。 有损压缩方法利用了人类视觉、听觉对图像、声音中的某些频率成分不敏感的特性,允许压缩的过程中损失一定的信息。虽然不能完全恢复原始数据,但是所损失的部分对理解原始图像的影响较小,却换来了比较大的压缩比。有损压缩广泛应用于语音、图像和视频数据的压缩,按照应用领域来分,有损压缩编码分为图像压缩编码,视频压缩编码,音频压缩编码。 2 数据压缩专利申请数据分析 本章主要对全球和国内数据压缩专利申请情况以及国内外专利重要申请人进行分析,从中得到技术发展趋势,以及各阶段专利申请人所属的国家分布和主要申请人。其中以每个同族中最早优先权日期视为该申请的申请日,一系列同族申请视为一件申请。 2.1 全球专利申请状况 2.1.1 全球数据压缩专利申请量

压缩文件的基本原理

压缩文件的基本原理是查找文件内的重复字节,并建立一个相同字节的"词典"文件,并用一个代码表示,比如在文件里有几处有一个相同的词"中华人民共和国"用一个代码表示并写入"词典"文件,这样就可以达到缩小文件的目的https://www.360docs.net/doc/f318718737.html, 由于计算机处理的信息是以二进制数的形式表示的,因此压缩软件就是把二进制信息中相同的字符串以特殊字符标记来达到压缩的目的。为了有助于理解文件压缩,请您在脑海里想象一幅蓝天白云的图片。对于成千上万单调重复的蓝色像点而言,与其一个一个定义“蓝、蓝、蓝……”长长的一串颜色,还不如告诉电脑:“从这个位置开始存储1117个蓝色像点”来得简洁,而且还能大大节约存储空间。这是一个非常简单的图像压缩的例子。其实,所有的计算机文件归根结底都是以“1”和“0”的形式存储的,和蓝色像点一样,只要通过合理的数学计算公式,文件的体积都能够被大大压缩以达到“数据无损稠密”的效果。总的来说,压缩可以分为有损和无损压缩两种。如果丢失个别的数据不会造成太大的影响,这时忽略它们是个好主意,这就是有损压缩。有损压缩广泛应用于动画、声音和图像文件中,典型的代表就是影碟文件格式mpeg、音乐文件格式mp3和图像文件格式jpg。但是更多情况下压缩数据必须准确无误,人们便设计出了无损压缩格式,比如常见的zip、rar等。压缩软件(compression software)自然就是利用压缩原理压缩数据的工具,压缩后所生成的文件称为压缩包(archive),体积只有原来的几分之一甚至更小。当然,压缩包已经是另一种文件格式了,如果你想使用其中的数据,首先得用压缩软件把数据还原,这个过程称作解压缩。常见的压缩软件有winzip、winrar等。 有两种形式的重复存在于计算机数据中,zip就是对这两种重复进行了压缩。 一种是短语形式的重复,即三个字节以上的重复,对于这种重复,zip用两个数字:1.重复位置距当前压缩位置的距离;2.重复的长度,来表示这个重复,假设这两个数字各占一个字节,于是数据便得到了压缩,这很容易理解。 一个字节有0 - 255 共256 种可能的取值,三个字节有256 * 256 * 256 共一千六百多万种可能的情况,更长的短语取值的可能情况以指数方式增长,出现重复的概率似乎极低,实则不然,各种类型的数据都有出现重复的倾向,一篇论文中,为数不多的术语倾向于重复出现;一篇小说,人名和地名会重复出现;一张上下渐变的背景图片,水平方向上的像素会重复出现;程序的源文件中,语法关键字会重复出现(我们写程序时,多少次前后copy、paste?),以几十K 为单位的非压缩格式的数据中,倾向于大量出现短语式的重复。经过上面提到的方式进行压缩后,短语式重复的倾向被完全破坏,所以在压缩的结果上进行第二次短语式压缩一般是没有效果的。

多媒体技术基础(数据压缩、标准、音频、图像)作业及答案

第二章作业 作业总体要求: 1.认真独立的完成 2.让文件名重新命名为自己的学号,然后通过http://10.66.4.241提交。 一.选择题 1.下列说法中不正确的是【B】。 A.有损压缩法会减少信息量 B.有损压缩法可以无失真地恢复原始数据 C.有损压缩法是有损压缩 D.有损压缩法的压缩比一般都比较大 2.下列属于无损压缩的是【B 】。 A.WA VE文件压缩成MP3文件 B.TXT文件压缩成RAR文件 C. BMP文件压缩成JPEG文件 D.A VI文件压缩成RM文件 3.图像序列中的两幅相邻图像,后一幅图像与前一幅图像之间有较大的相关, 这是【 D 】。 A. 空间冗余 B.时间冗余 C.信息熵冗余 D.视觉冗余 4.衡量数据压缩技术性能好坏的主要指标是【C】。 (1)压缩比(2)算法复杂度(3)恢复效果(4)标准化 A. (1)(3) B. (1)(2)(3) C. (1)(3)(4) D.全部 5.MPEG标准不包括下列哪些部分【C 】。 A.MPEG视频 B.MPEG音频 C.MPEG系统 D.MPEG编码 6.下列属于静态图像编码和压缩标准的是【B 】。 A.JPEG B.MPEG-1 C.MPEG-2 D.MPEG-4 7.声音信号是声波振幅随时间变化的【A 】信号. A.模拟 B.数字

C.无规律 D.有规律 8.在数字视频信息获取与处理过程中,下述顺序正确的是【A 】。 A.采样、A/D变换、压缩、存储、解压缩、D/A变换 B.采样、D/A变换、压缩、存储、解压缩、A/D变换 C.采样、压缩、A/D变换、存储、解压缩、D/A变换 D.采样、压缩、D/A变换、存储、解压缩、A/D变换 9.一般来说,表示声音的质量越高,则【C 】 A.量化位数越多和采样频率越低 B.量化位数越少和采样频率越低 C.量化位数越多和采样频率越高 D.量化位数越少和采样频率越高 10.5分钟双声道、16位采样位数、44.1kHZ采样频率声音的不压缩数据量是 【 B 】。 A. 48.47MB B. 50.47MB C. 105.84MB D. 25.23MB 11.下列采集的波形声音【 D 】的质量最好。 A、单声道,8位量化,22.05kHz采样频率 B、双声道,8位量化,44.1kHz采样频率 C、单声道,16位量化,22.05kHz采样频率 D、双声道,16位量化,44.1kHz采样频率 12.频率在20HZ-20KHZ的被称为【 A 】 A. 可听声波 B. 次声波 C.超声波 D.超音波 13.MIDI是音乐与【 A 】结合的产物. A.计算机 B.通信 C.高科技 D.通讯 14.Windows中使用录音机录制的声音文本的格式是【B 】 A. MIDI B.WA V C.MP3 D.MOD

图像压缩原理

1、为什么要对图像数据进行压缩?其压缩原理是什么? 答:(1)数字图像如果不进行压缩,数据量是比较大的,例如一幅分辨率为1024×768的静态真彩色图像,其数据量为1024×768×24=2.25(MB)。这无疑对图像的存储、处理、传送带来很大的困难。事实上,在图像像素之间,无论在行方向还是列方向,都存在一定的相关性。也就是说,在一般图像中都存在很大的相关性,即冗余度。静态图像数据的冗余包括:空间冗余、时间冗余、结构冗余、知识冗余和视觉冗余、图像区域的相同性冗余、纹理的统计冗余等。图像压缩编码技术就是利用图像数据固有的冗余性和相干性,将一个大的图像数据文件转换为较小的同性质的文件。 (2)其压缩原理: 空间冗余、时间冗余、结构冗余、和视觉冗余。 2、图像压缩编码的目的是什么?目前有哪些编码方法? 答:(1)视频经过数字化处理后易于加密、抗干扰能力强、可再生中继等诸多优点,但是由于数字化的视频数据量十分巨大,不利于传输和存储。若不经压缩,数字视频传输所需的高传输率和数字视频存储所需的巨大容量,将成为推广数字电视视频通信的最大障碍,这就是进行视频压缩编码的目的。 (2)目前主要是预测编码,变换编码,和统计编码三种编码方法。 3、某信号源共有7个符号,概率分别为0.2,0.18,0.1,0.15,0.07,0.05,0.25,试进行霍夫曼编码,并解释是否进

行了压缩,压缩比为多少? 0000 0001 000 00 111 110 10 0.05 0.07 0.1 0.2 0.18 0.15 0.25 0.05×4+0.07×4+0.1×3+0.2×2+0.18×3+0.15×3+0.25×2=2.67

数据压缩,算法的综述

数据压缩算法的综述 S1******* 许申益 摘要:数据压缩技术在数据通讯和数据存储应用中都有十分显著的益处。随着数据传输技术和计算机网络通讯技术的普及应用,以及在计算机应用中,应用软件的规模和处理的数据量的急剧增加,尤其是多媒体技术在计算机通讯领域中的出现,使数据压缩技术的研究越来越引起人们的注意。本文综述了在数据压缩算法上一些已经取得的成果,其中包括算术编码、字典式压缩方法以及Huffman码及其改进。 关键字:数据压缩;数据存储;计算机通讯;多媒体技术 1.引言 数据压缩技术在数据通讯和数据存储应用中都有十分显著的益处。在数据的存储和表示中常常存在一定的冗余度,一些研究者提出了不同的理论模型和编码技术降低了数据的冗余度。Huffman 提出了一种基于统计模型的压缩方法,Ziv Jacob 提出了一种基于字典模型的压缩方法。随着数据传输技术和计算机网络通讯技术的普及应用,以及在计算机应用中,应用软件的规模和处理的数据量的急剧增加,尤其是多媒体技术在计算机和通讯两个领域中的出现,使数据压缩技术的研究越来越引起人们的注意。本文综述了在数据压缩算法上的一些已经取得的成果。 本文主要介绍了香农范诺编码以及哈弗曼算法的基本思想,运用其算法的基本思想设计了一个文件压缩器,用Java 语言内置的优先队列、对象序列化等功能实现了文件压缩器的压缩和解压功能。 2数据压缩算法的分类 一般可以将数据压缩算法划分为静态的和动态的两类。动态方法又是又叫做适应性(adaptive)方法,相应的,静态方法又叫做非适应性方法(non-adaptive)。 静态方法是压缩数据之前,对要压缩的数据经过预扫描,确定出信源数据的

数据压缩的基本原理和方法(pdf 87页)

第三章多媒体数据压缩

3.1 数据压缩的 基本原理和方法

3.1 数据压缩的基本原理和方法 ?压缩的必要性 音频、视频的数据量很大,如果不进行处理,计算机系统几乎无法对它进行存取和交换。 例如,一幅具有中等分辨率(640×480)的真彩色图像(24b/像素),它的数据量约为7.37Mb/帧,一个 100MB(Byte)的硬盘只能存放约100帧图像。若要达到每秒25帧的全动态显示要求,每秒所需的数据量为 184Mb,而且要求系统的数据传输率必须达到184Mb/s。 对于声音也是如此,若采用16b样值的PCM编码,采样速 率选为44.1kH Z ,则双声道立体声声音每秒将有176KB的 数据量。

3.1 数据压缩的基本原理和方法 ?视频、图像、声音有很大的压缩潜力 信息论认为:若信源编码的熵大于信源的实际熵,该信源中一定存在冗余度。 原始信源的数据存在着很多冗余度:空间冗余、时间冗余、视觉冗余、听觉冗余等。

3.1.1 数据冗余的类型 ?空间冗余:在同一幅图像中,规则物体和规则背景的表面物理特性具有相关性,这些相关性的光成像结果在数字化图像中就表现为数据冗余。 –一幅图象中同一种颜色不止一个象素点,若相邻的象素点的值相同,象素点间(水平、垂直)有冗余。 –当图象的一部分包含占主要地位的垂直的源对象时,相邻 线间存在冗余。

3.1.1 数据冗余的类型 ?时间冗余:时间冗余反映在图像序列中就是相邻帧图像之间有较大的相关性,一帧图像中的某物体或场景可以由其它帧图像中的物体或场景重构出来。 –音频的前后样值之间也同样有时间冗余。 –若图象稳定或只有轻微的改变,运动序列帧间存在冗余。

A律压缩与解压缩基本原理及实现程序

A律压缩与解压缩算法 实验原理: 在进行A律压缩时,对于采样到的12位数据,默认其最高位为符号位,压缩时要保持最高位即符号位不变,原数据的后11位要压缩成7位。这7位码由3位段落码和4位段内码组成。具体的压缩变换后的数据根据后11位数据大小决定。具体的编译码表如表5.2所示。压缩后的数据的最高第7位)表示符号,量阶分别为1、1、2、4、8、16、32、64,由压缩后数据的第6位到第4位决定,第3位到第0位是段内码。压缩后的数据有一定的失真。有些数据不能表示出,只能取最近该数据的压缩值。例如,数据125,压缩后的值为00111111,意义如下: 程序如下所示: #include "stdio.h" int main() //验证方法

{ int m,n; int compress(int input); int decompress(int input); m=compress(-16); //输出m=129,因为符号位的关系10000001 n=decompress(m); //输出n=-16,解压缩 printf("%d\n",m); printf("%d\n",n); return 0; } //压缩函数 int compress(int input) { int i,inputtemp,seg,flag,offset; if(input<0) //获取最高位的符号位 { flag = 1; inputtemp=-1*(input); } else { flag = 0; inputtemp = input; } inputtemp=(inputtemp>>4) & 0x7ff; //获取原始数据的除符号外的高位 if(inputtemp < 16) { return ((flag<<7) | inputtemp); }

数据压缩原理

AIX 上总有一种压缩方式适合你 当今世界每天产生大量的数据,有些数据我们需要进行压缩,压缩数据的好处不言而喻:节省空间;方便传输;加密保护等等。很多压缩工具应运而出,每种工具都有自己的特点。对于AIX 平台上的压缩方法也很多compress、pack、gzip、pax、tar 等等。本文将首先简单介绍一下压缩的基本原理然后详细介绍AIX 平台的常用压缩工具并针对它们各自的特色进行比较,让读者对对AIX 平台的压缩有针对性的认识,从而能够根据不通的需要选择合适的压缩工具。 数据压缩的原理 数据压缩是指在不丢失信息的前提下,缩减数据量以减少存储空间,提高其传输、存储和处理效率的一种技术方法。或按照一定的算法对数据进行重新组织,减少数据的冗余和存储的空间。数据压缩包括有损压缩和无损压缩。无损压缩是可逆的;有损压缩是不可逆的。 计算机处理信息是以二进制数(0 和1)的形式表示的,压缩软件把二进制信息中相同的字符串以特殊字符标记起来,从而实现缩小文件大小来达到压缩的目的。压缩的理论基础是信息论。从信息的角度来看,压缩就是去除掉信息中的冗余,即去除掉确定的或可推知的信息,而保留不确定的信息,也就是用一种更接近信息本质的描述来代替原有的冗余的描述,这个本质的东西就是信息量。 数据压缩的硬件和软件工具也非常多,本文将针对AIX 平台常见的几种数据压缩工具进行介绍和比较并提供常用的示例进行解说,希望您能从中选择合适的压缩工具进行压缩。 AIX 平台上,通常我们看到的 .Z .gz .z .ar .tar 后缀的文件都是压缩文件。通过compress 可以生 成 .Z 压缩文件,通过compress、uncompress、gzip 可以解压 .Z 格式的压缩文件;通过gzip 可以生成 .gz 压缩文件,通过gzip 可以解压 .gz 格式的压缩文件;通过pack 可以生成 .z 压缩文件,通过unpack、gzip 可以解压 .z 格式的压缩文件;通过pax 可以生成 .ar 压缩文件,通过pax 可以解压 .ar 格式的压缩文件;通过pax、tar 可以生成 .tar 压缩文件,通过pax、tar、untar、可以解压 .tar 格式的压缩文件。图 1 描述了各种类型文件的压缩及解压可以选择的AIX 工具。 图 1. 不同文件类型的压缩及解压

《数据压缩技术》教学设计

数据压缩技术 一、课程标准中的相关内容 1.认识多媒体技术对人类生活、社会发展的影响 2.初步了解多媒体信息采集、加工原理 3.掌握应用多媒体技术促进交流并解决实际问题的思想与方法 二、教学目标 1.知识与技能 ①理解压缩的含义 ②理解实现数据压缩的条件 ③分别了解无损压缩和有损压缩 ④了解无损压缩的简单原理 ⑤初步掌握二叉树编码 2.过程与方法 ①通过阅读、观察、探索等方式理解数据压缩技术 ②设计一系列渐进式问题引导学生自主探究。 3.情感态度与价值观 ①理解和领悟交流的乐趣 ②培养分析能力和信息归纳能力 ③加深对本学科的技术分支认识 三、学生分析 本课的教学对象是高中一年级的学生。学生通过在初中阶段的系统学习,已经地掌握了一定信息处理能力,如文本处理,图像处理,压缩处理等,但大部分学生对此多局限于操作层面,与原理上的理解认知并不同步。特别是对于技术层面较高的知识,学生之间的差异就更大了。本课时对操作和理解原理能力同步性要求较高,为了让学生能够顺利的完成任务,获得成就感,任务的设计必须有一定的层次关系,且有充足的学习资源配套使用。 四、教材分析

本内容选自选修2《多媒体技术应用》第3.2.6节《数据压缩技术》(P46)。高中阶段的课程,尤其是选修模块,较初中阶段更强调理论与实践的结合——已不是单纯的熟练操作,还应从原理上去把握技术的实质,这也体现了课标中“原理性”的要求。 对于数据压缩技术,其实很多学生使用计算机的时候都在不知不觉中享受着它带来的便利,只是他们对此并没有足够的认识而已。课本对数据压缩技术的介绍概括性较强。如果仅仅照本宣科的话,学生的理解是有一定困难的,也容易让他们对原理性的知识产生抗拒感。经过对教材的多次梳理,我确定了教学的重点为数据压缩技术的概念、类型和实现条件;难点为二叉树编码的原理。 五、教学重点难点 1.教学重点: ①压缩的概念与实现条件 ②压缩的两种基本类型——无损压缩和有损压缩 2.教学难点: ①理解压缩实现的原理 ②初步掌握二叉树编码 六、教学策略 新课程标准中特别强调从问题解决出发,让学生亲历处理信息、开展交流、相互合作的过程。特别强调结合学生的生活和学习实际设计问题,让学生在活动过程中掌握应用信息技术解决问题的思想和方法,同时鼓励学生将所学的信息技术积极应用到生产、生活乃至技术革新等实践活动中。本节主要采用“问题解决”的教学模式。“问题解决”教学模式是指依据教学内容和要求,由教师创设问题情境,以问题的发现、探究和解决来激发学生求知欲和主体意识,培养学生的实践和创新能力的一种教学模式。其中,教师创设问题情境是教学设计的中心环节,即围绕某一“问题”进行渐进式的、全方位的设问。流程如下图所示

数据压缩技术技术发展的现状及趋势

数据压缩技术技术发展的现状及趋势 摘要:由于数字化的多媒体信息尤其是数字视频、音频信号的数据量特别庞大,如果不对其进行有效的压缩就难以得到实际的应用。因此,数据压缩技术已成为当今数字通信、广播、存储和多媒体娱乐中的一项关键的共性技术。 关键字:数据压缩现状趋势 Abstract: As digital multimedia information, especially digital video, audio signals particularly large amount of data, if not its effective compression can hardly be practical application. Therefore, the data compression technology has become the digital communication, broadcasting, storage, and multimedia entertainment in a key common technologies. Keywords: data compression Status Trend 一.数据压缩的概念及现状 数据压缩,通俗地说,就是用最少的数码来表示信号,其作用是:能较快地传输各种信号。 对于数据压缩技术而言,最基本的要求就是要尽量降低数字化的在码事,同时仍保持一定的信号质量。不难想象,数据压缩的方法应该是很多的,但本质上不外乎上述完全可逆的冗余度压缩和实际上不可逆的嫡压缩两类。冗余度压缩常用于磁盘文件、数据通信和气象卫星云图等不允许在压缩过程中有丝毫损失的场合中,但它的压缩比通常只有几倍,远远不能满足数字视听应用的要求。在实际的数字视听设备中,差不多都采用压缩比更高但实际有损的媳压缩技术。 数据压缩主要分为2种: 1.数据中间常存在一些多余成分,既冗余度。如在一份计算机文件中,某些符号会重复出现、某些符号比其他符号出现得更频繁、某些字符总是在各数据块中可预见的位置上出现等,这些冗余部分便可在数据编码中除去或减少。冗余度压缩是一个可逆过程,因此叫做无失真压缩。 2.数据中间尤其是相邻的数据之间,常存在着相关性。如图片中常常有色彩均匀的背影,电视信号的相邻两帧之间可能只有少量的变化影物是不同的,声音信号有时具有一定的规律性和周期性等等。因此,有可能利用某些变换来尽可能地去掉这些相关性。但这种变换有时

信息的压缩及其原理

信息的压缩及其原理 一般地说,信息都是可以压缩的。之所以可以压缩,因为它们通常都有冗余。用高级语言编写的规范程序中,这种情况比较多。例如,空格比较多。如果对于一串空格,用一个空格加一个空格数的字节来表示,则可以压缩一定的数据量。又如,高级语言使用的关键字出现的频率比较高,如BIGEN、END、THEN、PROCEDURE等,如果用一个控制字符加一个编码表示它们,也能减少一定的存储量。在下面的例子中,有8个字节的数据: 00000000 00000111 10000000 00000000 00000000 00000000 00000000 11111111 这一串0和1的数据,0和1的重复次数很多。当将这些数据自左至右,再自上而下地连续排列,就可以用连续0和连续1的个数来表示它们。例如将前面2个字节的二进制数00000000、00000111连接起来,就得到0000000000000111,很明显,可以用13个0和3个1来表示这个数。那么,如何来压缩这8个数呢?这里用一个字节来表示一串0(或1),字节最左的一位是0,则该字节代表一串0;否则,代表一串1。该字节余下的7位就用来表示0或1的个数,因为有7位,至多可表示127个0(或1),若超过可再用一个字节。这样上述数据拼接起来可用下列字节来表示: 00001101 13个0 10000100 4个1 00100111 39个0 10001000 8个1 只用4个字节,就完整地表示了上面8个字节的0与1构成的字符串。因此,压缩了50%。 这里需要说明的是,压缩后的数据和原来的数据是两种不同的数据。所以在使用时还得恢复成原来的数据,这就是通常所说的“解压缩”。 另一种方法是利用码元的出现概率,对于出现概率高的用较短的编码,对于出现概率低的用较长的编码。例如,在英语的文章中,英文字母出现的频率大不相同:频率最高的三个是E、T和A,分别占13%、9%和8%;频率最低的是Z、Q和X,分别占0.25%、0.25%和0.5%。如果用000、0010和0011表示E、T和A,用1111111、1111110和111110表示Z、Q和X,其他字母类似,这种方法能压缩英语文章的不少存储量。这种不定长编码原理是霍夫曼发明的,故称为霍夫曼编码。 上述压缩方法是无损压缩,也就是说,能够完全还原为原来的数据。另一种方法是有损压缩,也就是说,还原的数据没有原来的精度。这种方法主要用于音频和视频数据,它们除了使用类似于上述方法外,还利用了人们感观能力的限制。例如,普通人对于过低和过高频率的声音的分辨力很差,如果将这部分略去,则能够大大压缩数据量,又能够保持在可接受的失真限度之内。 同样,对于图形和图像,冗余表现在三个方面。一是空间冗余。如在一幅照片上,许多相邻的像素具有同样的颜色和亮度,例如蓝色的天空和白色衣服等。二是时序冗余。像一部电影的武打场面,虽然动作眼花缭乱,但实际上(如果不切换场景)后面一帧图像与前面一帧图像相比,画面上大部分像素都没有变,特别是背景。电影每秒钟要放24帧,即使正在打斗中的人,在1/24秒中也不是身体的每个部位都在动的。三是光谱冗余。明亮的像素在所有的颜色中都明亮,不局限于个别颜色。而且,人眼对亮度比对颜色敏感。利用这些冗余特征,多媒体信息采用上述类似的方法可以大幅度地压缩。例如,MPEG-1是有损压缩,压缩比的理论值是200:1,一般实际实现的是50:1。 现在,国际上有许多的压缩标准。例如,MP3是一种音乐信息压缩标准,JPG是一种静态图像信息压缩标准,MPEG是一种视频信息压缩标准等。这些标准都有很高的压缩比。 第1页-信息技术-12.18

数据压缩技术第七章习题答案

第7章习题答案: 补充作业: 1、简述子带编码的原理,并画出基本结构图。 子带编码利用M个带通滤波器把信号频带分解成若干个子带,通过移频将各子带信号转到基带后按奈奎斯特速率重新取样,再对取样值进行通常的数字编码并复合成一个统一的船数码流。接收端首先将总码流分解成相应的子代码流,然后解码并将信号从基带重新“搬移”回原来的子带频率位置,再将所有子带的滤波输出相加就可合成接近于原始信号的重建信号。 SBC 的基本结构框图: 2、简述整数半带数字滤波器组分析与综合系统的原理,并画出该系统的原理框图。 一维信号x(n)分别通过两个冲激响应为h0(n)和h1(n)的半带滤波器,分解成低频分量x0(n)和高频分量x1(n)后,都经2:1抽取器(标记为“↓2”)重新取样,使得抽样后的两个子带信号x0(n)和x1(n)的总数据量与原全带信号x(n)的相同。 综合端1:2内插器(标记为“↑2”)的作用是在其输入的每个取样间都插入1个零值,使每个子带信号都能与全带信号同长,频谱的重复周期也和全带信号一致,而最终的子代信号插值和频谱搬移则分别由综合滤波器g0(n)和g1(n)完成。将综合器滤波器组的输出相加,使得到最后的重建信号y(n)。 3、整数半带分析和综合滤波的整个分析与综合系统中,信号完全重建的条件是什么? 0011()()()()2jw jw jw jw G e H e G e H e += ()() 0011()()()()0jw j w jw j w G e H e G e H e ππ+++= 式中0()jw H e 、1()jw H e 和0()jw G e 、1()jw G e 分别是分析滤波器h 0(n )和h 1(n ) 和综合滤波器g 0(n )和g 1(n )的频率响应函数。

压缩技术

压缩技术Compression Techniques基本的压缩技术有: 空格压缩(Null Compression) 将一串空格用一个压缩码代替,压缩码后面的数值代表空格的个数。 游长压缩(Run-Length Compression)它是空格压缩技术的扩充,压缩任何4个或更多的重复字符的串。该字符串被一个压缩码、一个重复字符和一个代表重复字符个数的值所取代。关键字编码(Key-word encoding)创建一张由表示普通字符集的值所组成的表。频繁出现的单词如for、the或字符对如sh、th,被表示为一些标记(token),用来保存或传送这些字符。 哈夫曼统计方法(Huffman statistical method)这种压缩技术假定数据中的字符有一个变化分布,换句话说,有些字符的出现次数比其余的多。字符出现越频繁,用于编码的位数就越少。这种编码方案保存在一张表中,在数据传输时,它能被传送到接收方调制解调器使其知道如何译码字符。 因为压缩算法是基于软件的,所以实时环境中,存在着额外开销,会引起不少问题。而文件备份、归档过程中的压缩不会有什么问题。使用高性能的系统有助于消除大部分的额外开销和性能问题。另外,压缩消除了文件的可移植性,除非解压缩软件也与文件一起传送。 注意,有些文件已经被压缩,进一步的外部压缩不会有任何好处,一些图形文件格式,如标签映象文件格式(TIFF),就已经包含了压缩。 存储系统压缩Storage System Compression存储系统压缩 在讨论文件存储的压缩算法之前,应该明确文件压缩不同于磁盘编码。磁盘编码通常由磁盘驱动器把更多的数字1和0写到磁盘的物理表面上。文件压缩把文件中的字符和位串挤压到更小的尺寸。它在文件信息传送到硬盘驱动器的写头之前由软件完成。现代的使用编码的硬盘驱动器只是从CPU接收1和o的位流,并且把它们压挤到比没有使用编码小得多的空间中。磁盘编码简单讨论到这儿,下面将着重讨论文件压缩。 磁盘记录系统如硬盘驱动器通过改变磁盘表面的磁场来记录信息。两种可能状态间的磁场变化称为磁通翻转(flux transition)。简单地说,磁通翻转代表数字1,磁通不翻转代表数字0。编码提供了一种方法使每个磁通翻转代表更多数字信息。改进调频制 MFM(Modified frequency modulation)将一个磁通翻转表示多个1,将磁通不翻转表示多个0。编码技术包括下述几种。 游长受限码(Run Length limited(RLU))把位组合格式表示为代码,可以用较少的磁通翻转来存储。与MFM相比,存储容量提高了50%。 改进的游长受限码(Advanced run length limited(ARLL) 通过把位组合格式转换成能用四倍密度磁通翻转来存储的代码,从而把MFM的记录密度翻了一倍。 因为磁盘编码是由硬盘驱动器在硬件级自动处理的,这里没有必要进一步讨论。当你购买一个硬盘驱动器,它使用一种编码方案而获得一定的容量,但是只要驱动器的容量满足你的要求,购买后,就不必关心它的编码方案了。 文件压缩文件压缩的实现有几种方式,提供的各种工具使你能每次压缩一个文件,或压缩一组文件。一组文件能压缩成单个文件,更易于传送到其它用户,解压缩工具把文件解开。一个流行的共享文件压缩工具称为PKZIP(威斯康辛州Glendale的PKWARE公司),

数据压缩

数据压缩浅述 数据压缩是指在不丢失信息的前提下,缩减数据量以减少存储空间,提高其传输、存 储和处理效率的一种技术方法。或按照一定的算法对数据进行重新组织,减少数据的 冗余和存储的空间。数据压缩包括有损压缩和无损压缩。 例如,如果我们将“compression”编码为“comp”那么这篇文章可以用较少的数据 位表示。一种流行的压缩实例是许多计算机都在使用的ZIP 文件格式,它不仅仅提供 了压缩的功能,而且还作为归档工具(Archiver)使用,能够将许多文件存储到同一个文件中。 无损压缩算法通常利用了统计冗余,这样就能更加简练地、但仍然是完整地表示发送 方的数据。 如果允许一定程度的保真度损失,那么还可以实现进一步的压缩。例如,人们看图画 或者电视画面的时候可能并不会注意到一些细节并不完善。同样,两个音频录音采样 序列可能听起来一样,但实际上并不完全一样。有损压缩算法在带来微小差别的情况 下使用较少的位数表示图像、视频或者音频。 一些机制是可逆的,这样就可以恢复原始的数据,这种机制称为无损数据压缩;另外 一些机制为了实现更高的压缩率允许一定程度的数据损失,这种机制称为有损数据压缩。 事实上,多媒体信息存在许多数据冗余。例如,一幅图像中的静止建筑背景、蓝天和 绿地,其中许多像素是相同的如果逐点存储,就会浪费许多空间,这称为空间冗余。 又如,在电视和动画的相邻序列中,只有运动物体有少许变化,仅存储差异部分即可,这称为时间冗余。此外还有结构冗余、视觉冗余等,这就为数据压缩提供了条件。 总之,压缩的理论基础是信息论。从信息的角度来看,压缩就是去除掉信息中的冗余,即去除掉确定的或可推知的信息,而保留不确定的信息,也就是用一种更接近信息本 质的描述来代替原有的冗余的描述,这个本质的东西就是信息量。 许多无损数据压缩系统都可以看作是四步模型,有损数据压缩系统通常包含更多的步骤,例如它包括预测、频率变换以及量化。? 无损压缩是指使用压缩后的数据进行重构(或者叫做还原,解压缩),重构后的数据与 原来的数据完全相同;无损压缩用于要求重构的信号与原始信号完全一致的场合。一 个很常见的例子是磁盘文件的压缩。根据目前的技术水平,无损压缩算法一般可以把

曲线数据压缩方法与实现

曲线数据压缩方法与实现 【摘要】本文主要讨论了曲线矢量数据的压缩算法,分析将其运用到等高线或其他曲线矢量数据压缩。在Spliting算法基础上提出了一种针对无拓扑矢量数据的快速压缩算法,并在AUTOCAD中实现该算法过程。 【关键词】矢量数据,压缩算法,精确度,等高线 一﹑引言 在计算机自动制图中应用计算机处理已得到的数字化的资料就不能不注重计算机的容量和计算量。因此,就产生了计算机自动制图中的曲线压缩问题。曲线压缩实质上是信息压缩问题,从信息论上讲曲线矢量数据压缩就是从组成曲线的点序集合A中抽取一个点序子集。用这个子集作为一个新的信息源,在规定的精度范围内对该子集从内容上尽可能地反映原集合,而于数量上则尽可能精简。 由于各种原因,系统接收的原图数据中,有一些等高线、曲线等线状要素的坐标点非常密集,存在大量冗余点。冗余点不但占用大量存储空间,使曲线上出现许多不应有的微小波动,还给对曲线的编辑带来困难。这有时是不必要的,而且常常造成系统处理受限制。因此,需要利用一定的压缩算法消除冗余点,对数据进行简化,并且在保证精度的前提下使曲线具有原来的轮廓和关系,节约存储空间。 曲线矢量数据压缩是从组成曲线的点序集合A中抽取一个点序A’,也就是说A’是A中的一部分,不是新的点。而由曲线拟合的方法也可以得到一个逼近的曲线,但拟合出来的曲线不一定通过原来曲线的点,为了避免误差的传递还是用上述方法压缩。 二、曲线压缩方法讨论 对于封闭曲线它是先确定曲线最左边或最右边两点作为起始端点,而对于非封闭曲线可选择两个断点为起始点,如图1, 图1 找出两端点之间的曲线上的离散点与两端点的连线的最大距离点,如果该距离值大于给定的精度值,则保留该点,如:2′大于精度值则保留2点。如果2′小

数据压缩技术论文

霍夫曼编码 摘要 在现代社会,通信的发展,使得现代社会更加丰富多彩,我们可以随时随地在任何地方了解到世界各地的信息,而这又必须依赖信息的传递。在信息化高度发达的当今社会,我们必须对信息的传递有着较高的要求,我们希望信息在传递的过程中,能够保持节省性和保密性和无损性,而著名的霍夫曼编码就能够达到这样的要求。因此研究霍夫曼编码对信息的压缩和解压就时相当有必要的,我们用C++对霍夫曼编码给出简单的算法以实现对文件的压缩和解压。 【关键词】霍夫曼编码压缩解压C++ Abstract In the modern society, communication development makes the modern society more rich and colorful, we can at any time anywhere in any place to all over the world know the information, which must be dependent on the information transfer. In the information highly developed in today's society, we must have the information transfer has a higher request, we hope that in the process of information transmission, can maintain save sex and confidentiality and nondestructive sex, and famous Huffman coding can achieve such requirement. So the Huffman coding information to compression and decompression is quite necessary when, we use c + + to Huffman coding give simple algorithm for document to realize the compression and decompression. Keywords: Huffman coding compression decompression C + +

3、《压缩技术》选择题

《压缩技术》选择题 ()1.二进制数(1111001)2转换成十六进制数是 (A)F1H (B)79H (C)1FH (D)97H ()2、图像文件“风景.bmp”的属性窗口如图所示: 该图像的存储容量约为 (A)2MB (B)938KB (C)1.6MB (D)5MB ()3、一段图像分辨率为1024×768、32位色彩的视频影像,若该视频以25帧/秒的速度播放,则每秒钟播放的数据量约为 (A)24M字节(B)75M字节(C)600M字节(D)800M字节 ()4、在计算机内部,用来传送、存储、加工处理的数据或指令(命令)都是采用(A)ASCII码(B)GB2312码(C)二进制码(D)GBK码 ()5. 用UltraEdit软件观察字符内码,结果如下图所示, 则其中内码"31 30"表示的字符为 (A)2010 (B)20 (C)10 (D)暑 ()6.用UltraEdit软件观察字符内码,结果如图所示: 则字符"瞧瞧你"的内码为 (A)C7 C6 C7 C6 CE D2 (B)C7 C6 CE D2 C7 C6 (C)C7 C6 C7 C6 C4 E3 (D)C7 C6 C4 E3 C7 C6 ()7.小明和小张在讨论WAVE格式音频可以被压缩成MP3格式音频的原因,各自说出了很多理由: ①数据本身存在可被压缩的冗余因素②数据压缩的容量是无限制的 ③数据压缩是为了让数据文件更大④数据压缩允许有少量的失真 ⑤数据压缩是为了让音频文件音质更好 上述理由正确的是 (A)②⑤(B)①④(C)②③(D)③⑤ ()8.下列属于静态图像编码和压缩标准的是 (A)JPEG (B)MPEG-1 (C)MPEG-2 (D)MPEG-4

数据压缩技术分析

数据压缩技术分析 于 翔 (青海民族学院计算机应用系 青海西宁810007) 摘要:主要介绍多媒体数据压缩技术中的无损压缩技术和有损压缩技术,分析和讨论了各自的特点,运用和使用方法。 关键词:数据压缩技术;无损压缩;有损压缩 中图分类号:TP274 文献标识码:B 文章编号:1006-8996(2002)05-0052-03随着人类进入信息时代,人类将更多的依靠电脑,从Interet 中获取信息。而大部分信息却都具有数据的海量性。在这种情况下,信息的传输与存储就成为首要问题。数据压缩就成为解决这一瓶颈问题的重要方法。 数据压缩起源于20世纪40年代的信息论。其主要目的是通过数据压缩手段将信息数据量以压缩形式进行存储和传输。数据压缩的理论极限就是信息熵[1] 。众所周知,数据文件在计算机中是以计算机符号来表示的,每个计算机符号都有一定的出现概率。如果要压缩一条信息,必须首先分析清楚信息中每个符号出现的概率。在压缩程序中,用来处理输入信息并计算符号出现概率和决定输出哪个或哪些代码的模块称之为模型。通过一定的模型与编码进行组合计算就构成压缩技术的主要思路。根据不同的编码对原始文件数据产生不同的损失效果,可把压缩技术分为有损压缩和无损压缩两大类。本文主要对这两种压缩技术进行介绍和分析。1 无损压缩技术 根据不同的模型可分为基于统计概率模型的压缩技术和基于字典模型的压缩技术。 1.1 概率统计模型 分为静态统计模型方式和自适应模型方式。静态统计模型方式需预先扫描文件中的所有字符,以便统计出每个字符出现的概率。但由于扫描文件需花费大量的时间,同时还要保存一份概率表,从而导致压缩效率的下降,通常情况下并不采用这种方式。对于自适应模型方式,这种方式在开始时假定每个字符的出现概率相等,但随着字符的不断输入和编码,统计并记录字符出现的概率,并将此概率应用于后续字符的编码。所以自适应模型方式在压缩开始时不会有明显的压缩效果,但随着压缩的继续其效果会越来越明显,最终达到理想的压缩效果。自适应模型方式不需要保存概率表。基于概率统计模型的压缩技术中最具有代表性的是利用概率分布特性而编码的两种编码:一种是著名的H UFFMAN 编码,而另一种是算术编码。 (1)H UFFMAN 编码 以D.A.H UFFMAN 在1952年发表的《最小冗余代码的构造方法》为基本理论 依据的编码,是一种无损压缩编码[2]。其主要方法是对于出现概率大的符号用较少的位数来表示,而对 于出现概率小的符号用较多的位数来表示。其编码效率主要取决于需编码的符号出现的概率分布,分布越集中则压缩比越高。虽然H UFFMAN 构造出编码并不是唯一的,但是由于其平均码长并不相同,所 以并不会影响其效率和数据压缩性能[3]。H UFFMAN 编码可以利用最简单的静态统计模型方式,即在编 码前需要统计待编码的信息中所有字符的出现概率,然后根据统计信息建立出编码树,进行编码。但是H UFFMAN 编码在利用静态统计模型方式时,不但继承了静态统计模型方式的所有缺点, 收稿日期:2002-09-04 作者简介:于翔(1975— )男,江苏南通人,助教。第20卷 第5期2002年8月 青海大学学报(自然科学版)Journal of Qinghai University V ol.20N o.5Oct.2002

压缩感知原理汇总

压缩感知原理 1压缩感知引论 传统方式下的信号处理,是按照奈奎斯特采样定理对信号进行采样,得到大量的采样数据,需要先获取整个信号再进行压缩,其压缩过程如图2.1。 图2.1 传统的信号压缩过程 在此过程中,大部分采样数据将会被抛弃,即高速采样后再压缩的过程浪费了大量的采样资源,这就极大地增加了存储和传输的代价。 由于带宽的限制,许多信号只包含少量的重要频率的信息。所以大部分信号是稀疏的或是可压缩的,对于这种类型的信号,既然传统方法采样的多数数据会被抛弃,那么,为什么还要获取全部数据而不直接获取需要保留的数据呢?Candes和Donoho等人于2004年提出了压缩感知理论。该理论可以理解为将模拟数据节约地转换成压缩数字形式,避免了资源的浪费。即,在采样信号的同时就对数据进行适当的压缩,相当于在采样过程中寻找最少的系数来表示信号,并能用适当的重构算法从压缩数据中恢复出原始信号。压缩感知的主要目标是从少量的非适应线性测量中精确有效地重构信号。核心概念在于试图从原理上降低对一个信号进行测量的成本。压缩感知包含了许多重要的数学理论,具有广泛的应用前景,最近几年引起广泛的关注,得到了蓬勃的发展。 2压缩感知原理 压缩感知,也被称为压缩传感或压缩采样,是一种利用稀疏的或可压缩的信号进行信号重构的技术。或者可以说是信号在采样的同时被压缩,从而在很大程度上降低了采样率。压缩感知跳过了采集N个样本这一步骤,直接获得压缩的信号的表示。CS理论利用到了许多自然信号在特定的基 上具有紧凑的表示。即这些信号是“稀疏”的或“可压缩”的。由于这一特性,压缩感知理论的信号编解码框架和传统的压缩过程大不一样,主要包括信号的稀疏表示、编码测量和重构算法等三个方面。

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